| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究综述 | 第10-13页 |
| ·人工神经网络研究 | 第10-11页 |
| ·数据仓库应用研究 | 第11-12页 |
| ·房地产评估方法研究 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 神经网络与遗传算法结合 | 第15-29页 |
| ·人工神经网络原理 | 第15-21页 |
| ·人工神经元模型 | 第15-17页 |
| ·多层前馈神经网络 | 第17页 |
| ·反向传播 BP神经网络 | 第17-18页 |
| ·BP算法的训练过程 | 第18-20页 |
| ·BP算法存在的问题 | 第20页 |
| ·基于 BP神经网络的算法改进 | 第20-21页 |
| ·Levenberg-Marquardt算法 | 第21页 |
| ·遗传算法 | 第21-26页 |
| ·遗传算法简介 | 第21-22页 |
| ·遗传算法基本组成 | 第22-24页 |
| ·遗传算法流程 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的特点 | 第25-26页 |
| ·遗传算法优化 BP神经网络 | 第26-28页 |
| ·神经网络连接权的遗传进化 | 第26-27页 |
| ·神经网络结构的遗传进化 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 数据仓库理论与数据仓库架构技术 | 第29-39页 |
| ·数据仓库概述 | 第29-33页 |
| ·数据仓库定义和主要特征 | 第29页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第29-31页 |
| ·数据仓库设计 | 第31-33页 |
| ·OLAP技术 | 第33-35页 |
| ·OLAP概述 | 第33页 |
| ·OLAP的应用体系结构 | 第33页 |
| ·OLAP系统的分类 | 第33-34页 |
| ·OLAP相关概念 | 第34页 |
| ·基于 OLAP的多维数据查询 | 第34-35页 |
| ·数据仓库架构技术 | 第35-38页 |
| ·SQL Server 2000中的Analysis Services | 第35-36页 |
| ·Analysis Services常用工具 | 第36页 |
| ·数据访问组件 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 房地产价格影响因素与评估方法分析 | 第39-44页 |
| ·房地产价格形成的基础 | 第39页 |
| ·影响房地产价格形成的主要因素 | 第39-42页 |
| ·影响房地产价格形成的一般因素 | 第39-41页 |
| ·影响房地产价格形成的区域因素 | 第41-42页 |
| ·影响房地产价格形成的个别因素 | 第42页 |
| ·房地产评估基本方法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 遗传神经网络在房地产评估中的应用 | 第44-63页 |
| ·遗传神经网络在房地产评估中应用的可行性 | 第44-45页 |
| ·基于遗传神经网络的房地产评估模型的设计 | 第45-47页 |
| ·遗传算法设计 | 第47-50页 |
| ·编码方案 | 第47页 |
| ·种群的设定与初始化 | 第47-48页 |
| ·适应度函数的选择 | 第48页 |
| ·选择算子 | 第48-49页 |
| ·交叉算子 | 第49-50页 |
| ·变异算子 | 第50页 |
| ·样本向量的选择 | 第50-55页 |
| ·BP神经网络设计 | 第55-56页 |
| ·神经网络程序实现 | 第56-59页 |
| ·模型试验和结果分析 | 第59-62页 |
| ·遗传神经网络的训练 | 第59-61页 |
| ·网络性能测试 | 第61-62页 |
| ·基于遗传神经网络的房地产评估的特点 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 房地产数据仓库系统设计 | 第63-72页 |
| ·系统需求分析 | 第63-64页 |
| ·房地产数据仓库结构设计 | 第64-65页 |
| ·房地产数据仓库模型设计 | 第65-69页 |
| ·OLAP分析系统的设计 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 总结 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |